resid

Вычислите и протестируйте остаточные значения

Описание

пример

resid(Data,sys) вычисляет этот 1 шаг вперед ошибки предсказания (остаточные значения) для идентифицированной модели, sys, и графики введенная невязкой динамика как одно из следующего, в зависимости от данных inData:

  • Для данных временного интервала, resid строит автокорреляцию остаточных значений и взаимную корреляцию остаточных значений с входными сигналами. Корреляции сгенерированы для задержек-25 к 25. Чтобы задать различное максимальное значение задержки, использовать residOptions. 99%-я область доверия, отмечающая статистически незначительные корреляции, отображается как теневая область вокруг Оси X.

  • Для данных частотного диапазона, resid строит диаграмму Боде частотной характеристики от входных сигналов до остаточных значений. 99%-я область доверия, отмечающая статистически незначительный ответ, показывается областью вокруг Оси X.

Чтобы изменить параметры отображения, щелкните правой кнопкой по графику получить доступ к контекстному меню. Для получения дополнительной информации о меню, смотрите Советы.

пример

resid(Data,sys,Linespec) устанавливает стиль линии, символ маркера и цвет.

пример

resid(Data,sys1,...,sysn) вычисляет и строит невязку нескольких идентифицированных моделей sys1..., sysn.

пример

resid(Data,sys1,Linespec1,...,sysn,Linespecn) устанавливает стиль линии, символ маркера и цвет для каждой системы.

пример

resid(___,Options) задает дополнительные остаточные опции вычисления. Используйте Options с любым из предыдущих синтаксисов.

пример

resid(___,Type) задает тип графика. Используйте Type с любым из предыдущих синтаксисов.

пример

[E,R] = resid(Data,sys) возвращает расчетные остаточные значения, E, и остаточные корреляции, R. Никакой график не сгенерирован.

Примеры

свернуть все

Загрузите данные временного интервала.

load iddata1
data = z1;

Оцените модель ARX.

sys = arx(data,[1 1 0]);

Постройте автокорреляцию остаточных значений и взаимную корреляцию между остаточными значениями и входными параметрами.

resid(data,sys)

Корреляции вычисляются до максимальной задержки по умолчанию, 25. 99%-я область доверия, отмечающая статистически незначительные корреляции, отображается как теневая область вокруг Оси X.

Преобразуйте данные в частотный диапазон.

data2 = fft(data);

Вычислите остаточные значения для идентифицированной модели, sys, и данные частотного диапазона. Постройте остаточный ответ с помощью красных крестов.

resid(data2,sys,'rx')

Для данных частотного диапазона, resid строит Диаграмму Боде, показывающую частотную характеристику от входа до остаточных значений.

Загрузите данные временного интервала.

load iddata1

Оцените модель ARX.

sys1 = arx(z1,[1 1 0]);

Оцените модель передаточной функции.

sys2 = tfest(z1,2);

Постройте корреляции остаточных значений.

resid(z1,sys1,'b',sys2,'r')

Взаимная корреляция между остаточными значениями sys2 и входные параметры лежат в 99%-й полосе доверия для всех задержек.

Загрузите данные временного интервала.

load iddata1

Оцените модель ARX.

sys = arx(z1,[1 1 0]);

Задайте максимальную задержку для остаточных вычислений корреляции.

opt = residOptions('MaxLag',35);

Постройте импульсную характеристику от входа до остаточных значений.

resid(z1,sys,opt,'ir')

Загрузите данные временного интервала.

load iddata7

Данные являются 2D входом, набором данных одно выхода.

Оцените модель ARX.

sys = tfest(z7,2);

Вычислите остаточные значения и их автокорреляции и взаимные корреляции с входными параметрами.

[E,R] = resid(z7,sys);

R 26 3х3 матрицей корреляций. Например,

  • R(:,1,1) автокорреляция остаточных значений до задержки 25.

  • R(:,1,2) взаимная корреляция остаточных значений с первым входом, до задержки 25.

E объект iddata с остаточными значениями как выходные данные и входные параметры данных о валидации (z7) как входные данные. Можно использовать E идентифицировать ошибочные модели и анализировать ошибочную динамику.

Постройте ошибку.

plot(E)

Оцените импульсную характеристику между входными параметрами и остаточными значениями. Постройте их с 3 областями доверия стандартного отклонения.

I = impulseest(E);
showConfidence(impulseplot(I,20),3)

Входные параметры

свернуть все

Данные ввода - вывода валидации в виде iddata объект. Data может иметь несколько каналов ввода-вывода. Когда sys линейно, Data временной интервал или частотный диапазон. Когда sys нелинейно, Data временной интервал.

Система используемые в вычислениях остаточные значения в виде идентифицированной линейной или нелинейной модели.

Пример: idpoly

Стиль линии, символ маркера и цвет в виде вектора символов. Для получения дополнительной информации смотрите plot. Когда Type задан как 'corr', только стиль линии используется.

Пример: 'Linespec','kx'

Остаточные аналитические опции в виде residOptions опция установлена.

Постройте тип в виде одного из следующих значений:

  • 'corr' — Строит автокорреляцию остаточных значений, e, и взаимная корреляция остаточных значений с входными сигналами, u. Корреляции сгенерированы для задержек-25 к 25. Использование residOptions задавать различное максимальное значение задержки. 99%-я область доверия, отмечающая статистически незначительные корреляции, также показывается теневой областью вокруг Оси X. Расчет области доверия сделан, приняв e быть белым и независимым от u.

    'corr' значение по умолчанию для данных временного интервала. Этот тип графика не доступен для данных частотного диапазона.

  • 'ir' — Строит импульсную характеристику, чтобы изолировать 25 из системы от входа до остаточных значений. impulseest команда сначала оценивает модель импульсной характеристики с e как выходные данные и u как входные параметры. То impulseest вычисляет импульсную характеристику предполагаемой модели. 99%-я область доверия, отмечающая статистически незначительный ответ, отображается как теневая область. Низкая величина указывает на надежную модель.

    Этот тип графика не доступен для данных частотного диапазона.

  • 'fr' — Частотная характеристика от входа до остаточных значений (на основе старшей модели FIR) показывается Диаграммой Боде. 99%-я область доверия, отмечающая статистически незначительный ответ, отображается как теневая область. Низкая величина в частотном диапазоне интереса указывает на надежную модель.

    'fr' значение по умолчанию для данных частотного диапазона.

Выходные аргументы

свернуть все

Остаточные значения модели, возвращенные как iddata объект. Остаточные значения хранятся в E.OutputData, и входные параметры хранятся в E.InputData. Используйте E создавать модели, которые описывают динамику от входных параметров до остаточных значений. Движущие силы незначительны если sys надежная идентифицированная модель.

Корреляции остаточных значений, возвращенных как одно из следующего:

  • Матрица удваивается — Для данных временного интервала

    R матрица размера M +1-by-(ny +nu) (ny +nu). Где, M является максимальной задержкой, заданной в Options, ny является количеством выходных параметров, и nu является количеством входных параметров. Значение по умолчанию M равняется 25.

    В каждой задержке k (k = 0:M), R(k,i,j) значение ожидания, <Z(t,i).Z(t+k-1,j)>. Здесь, Z = [E.OutputData,E.InputData].

    Например, для 2D выхода, модели одно входа, Z = [e1,e2,u1]. Где, e1 является невязкой первого выхода, e2 является невязкой второго выхода, и u1 является входом. R 26- 3- 3 матрица, где:

    • R(5,1,2) = <e1(t).e2(t+4)> взаимная корреляция в задержке 4 между e1 и e2.

    • R(5,1,3) = <e1(t).u1(t+4)> взаимная корреляция в задержке 4 между e1 и u1.

    • R(5,1,1), R(5,2,2), R(5,3,3) автокорреляции в задержке 4 для e1, e2 и u1, соответственно.

  • [] — Для данных частотного диапазона

Советы

  • Щелчок правой кнопкой по графику открывает контекстное меню, где можно получить доступ к следующим опциям:

    • Systems — Выберите системы, чтобы просмотреть остаточную корреляцию или графики отклика. По умолчанию все системы построены.

    • Show Confidence Region — Просмотрите 99%-ю область доверия, отмечающую статистически незначительные корреляции. Применимый только для графиков корреляции.

    • Data Experiment — Для данных мультиэксперимента только. Переключитесь между данными из различных экспериментов.

    • Характеристики Просмотрите характеристики данных. Не применимый для графиков корреляции.

      • Peak Response — Просмотрите максимальную чувствительность данных.

      • Confidence Region — Просмотрите 99%-ю область доверия, отмечающую статистически незначительный ответ.

    • Show Применимый только для графиков частотных характеристик.

      • Magnitude — Просмотрите величину частотной характеристики.

      • Фаза Phase — View частотной характеристики.

    • Наборы данных I/O Grouping — For, содержащие больше чем один канал ввода или вывода. Выберите группировку каналов ввода и вывода на графике. Не применимый для графиков корреляции.

      • 'none' Постройте каналы ввода-вывода в их собственных отдельных осях.

      • Все Соберите в группу все входные каналы, и весь выход образовывает канал вместе.

    • Наборы данных I/O Selector — For, содержащие больше чем один канал ввода или вывода. Выберите подмножество каналов ввода и вывода, чтобы построить. По умолчанию все выходные каналы построены.

    • Сетка Добавьте сетки в график.

    • Normalize — Нормируйте y-шкалу всех данных в графике. Не применимый для данных частотной характеристики.

    • Full View — Возвратитесь к полному представлению. По умолчанию график масштабируется к полному представлению.

    • Initial Condition — Задайте обработку начальных условий.

      Задайте как одно из следующего:

      • Estimate — Обработайте начальные условия как параметры оценки.

      • Zero — Обнулите все начальные условия.

      • Absorb delays and estimate — Поглотите ненулевые задержки в коэффициенты модели и обработайте начальные условия как параметры оценки. Используйте эту опцию для моделей дискретного времени только.

    • Свойства Откройте диалоговое окно Property Editor, чтобы настроить атрибуты графика.

Ссылки

[1] Ljung, L. System Identification: теория для пользователя. Верхний Сэддл-Ривер, NJ: PTR Prentice Hall, 1999, разделяет 16.6.

Представлено до R2006a